MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412946819 · doi:10.1002/mdc3.70243

The Mild Behavioral Impairment Checklist for Parkinson's Disease: An Ancillary Instrument in Cognitive Assessment

2025· article· en· W4412946819 sur OpenAlexafffundabout
Gabriel David Pinilla-Monsalve, Song Yuan, Alexandru Hanganu, Zahinoor Ismail, Oury Monchi

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryUniversité de MontréalSouth Health CampusInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchParkinson CanadaEli Lilly and CompanyUniversité de MontréalEisaiH. Lundbeck A/S
Mots-clésChecklistParkinson's diseaseCognitive impairmentPsychologyCognitive Assessment SystemCognitionMedicineDiseaseClinical psychologyPsychiatryCognitive psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild behavioral impairment (MBI) is a syndrome characterized by the later-life onset of neuropsychiatric symptoms (NPS) and serves as a potential marker for dementia. In Parkinson's disease (PD), MBI has been associated with worse cognition, cortical atrophy, and altered connectivity. Unlike existing instruments that assess NPS in PD, the MBI Checklist (MBI-C) leverages sustained behavioral changes to identify patients at risk of cognitive impairment and neurodegeneration. The 34-item MBI-C has yet to be validated in PD. OBJECTIVE: This study assesses the MBI-C's psychometric properties in a multicenter Canadian PD sample and proposes a revised version optimized for PD. METHODS: A total of 406 PD patients from the Canadian Open Parkinson Network were assessed with the MBI-C to investigate its construct validity. Additional evaluations, including the Movement Disorder Society-Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS), Neuropsychiatric Inventory (NPI), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), were implemented to examine the concurrent and criterion validities of the checklist. RESULTS: The original MBI-C exhibited considerable floor effects (24.9%). Exploratory factor analysis revealed a 5-factor 24-item MBI-C as consistent for PD (Cronbach's α = 0.856). All intrafactor correlations were statistically significant (P < 0.05), and convergent validity was found to be higher than divergent validity. Moreover, the MBI-C demonstrated moderate concurrent validity with the NPI (intraclass correlation coefficient [ICC]: 0.633, P < 0.001). The cutoff score associated with cognitive impairment on the revised instrument was 6|7. CONCLUSIONS: Compared to the original version, the revised MBI-C exhibited enhanced psychometric properties for measuring MBI in PD. It also demonstrated acceptable specificity when related to cognitive impairment. Future psychometric research should focus on capturing the subtlest manifestations of MBI in PD, examining patient-caregiver concordance, and addressing predictive validity for cognitive decline.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMovement Disorders Clinical PracticeMême sujetParkinson's Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207